Лаборатория интеллектуальных систем управления и прогнозирования

Задачи проекта:

— Разработка эффективной Smart-технологии построения динамических интеллектуальных систем управления сложными объектами на основе когнитивного подхода и новейших разработок ИИ (искусственных иммунных систем, алгоритмов роевого интеллекта, нейронных сетей, генетических алгоритмов, теории нечетких множеств и мультиагентных систем) для различных приложений.

— Синтез многофункциональной искусственной иммунной системы, состоящей из подсистем, реализующих основные механизмы и алгоритмы функционирования иммунной системы человека (молекулярное узнавание, клональный отбор и негативную селекцию) для оценки состояния и прогноза поведения интеллектуальной системы, диагностики оборудования, поддержки принятия решения и оперативной корректировки поведения системы.

— Создание новых модифицированных алгоритмов ИИС с применением алгоритмов роевого интеллекта, нейронных и генетических алгоритмов, а также разработка программного обеспечения для их реализации в многофункциональной ИИС.

— Разработка системы диагностики промышленного оборудования на основе предложенных модифицированных алгоритмов ИИС, подходов AMDEC (Analyse Des Modes de Défaillance set des leurs Effect set leur criticité, анализ режимов работы и отказов, их влияния и степень критичности)и современной микропроцессорной техники.

— Создание мнемосхем для управления сложными объектами с использованием новейших достижений в области искусственного интеллекта и когнитивных технологий.

— Реализация многофункциональной ИИС на основе мультиагентного подхода с использованием когнитивных агентов при синтезе интеллектуальных систем управления для различных приложений в системах промышленной автоматизации, технологических процессах нефтегазовой отрасли и образовании.

3. Создание инновационных интеллектуальных информационных технологий дистанционного обучения (с возможностью удаленного доступа к современному действующему промышленному оборудованию разных фирм производителей в лабораториях коллективного пользования) с использованием различных нетрадиционных биоинсперированных подходов: искусственных иммунных систем; нейронных сетей, генетических алгоритмов, алгоритмов роевого интеллекта и др.

Решается проблема подготовки профессиональных инженерных кадров для работы с современными технологиями и сложным промышленным оборудованием.

В ходе выполнения проекта за 2018 г. были получены следующие основные результаты:

— Разработана Smart-технология построения интеллектуальных систем управления сложными объектами на основе когнитивного подхода и новейших разработок искусственного интеллекта.

— Проведен аналитический обзор современного состояния Искусственных Иммунных Систем (ИИС).

— Разработаны теоретические основы для создания многофункциональной Искусственной Иммунной Системы.

— Рассмотрены основные механизмы управления на основе распределенных систем управления предприятиями Honeywell DCS, а также принципы передачи и хранения данных для работы с прогнозируемыми событиями с использованием подхода ИИС.

— Предложена архитектура интеллектуальной системы на основе модифицированного алгоритма ИИС (клонального отбора) для интеграции с Honeywell DCS.

— Разработана многофункциональная ИИС на основе модифицированных алгоритмов роевого интеллекта, когнитивных технологий и мультиагентного подхода.

— Разработан модифицированный алгоритм роя частиц с весом инерции (IWPSO) для многофункциональной ИИС.

— Разработан модифицированный кооперативный алгоритм роя частиц (CPSO) для многофункциональной ИИС.

— Получены результаты моделирования модифицированных алгоритмов роя частиц (IWPSO и CPSO) на базе реальных производственных данных нефтегазовой компании ТенгизШевройл для диагностики промышленного оборудования (с использованием суточных замеров показаний с датчиков установки У300) на основе ИИС.

— Проведен сравнительный анализ результатов моделирования модифицированных алгоритмов роя частиц (IWPSO и CPSO) с классическим алгоритмом роя частиц (PSO).

— Разработана инновационная когнитивная Smart-технология на основе ИИС для дистанционного обучения людей с ослабленным зрением инженерным специальностям в лаборатории коллективного пользования компании Honeywell для обучения промышленному оборудованию с использованием распределенной системы управления Experion PKS. Применение когнитивного подхода позволяет обеспечить качественное персонализированное дистанционное обучение в зависимости от типа центральной нервной системы обучающихся (холерик, меланхолик и т.д.), психофизиологических особенностей восприятия и усвоения текущей информации, а также особенностей зрения с учетом психотипа. В дальнейшем предлагаемая когнитивная Smart — технология может применяться при разработке мнемосхем для управления сложными техническими, технологическими процессами и осуществления информационной поддержки деятельности человека с учетом индивидуальных психофизиологических особенностей восприятия и осознания текущей информации.

— Разработана уникальная иммунносетевая технология построения интеллектуальных систем прогнозирования и управления сложными объектами в условиях неопределенности параметров на основе биологического подхода искусственных иммунных систем (ИИС). Данная технология по обработке и прогнозу многомерных данных нацелена на уменьшение ошибок обобщения и повышение достоверности прогноза на основе свойств гомологичных белков.

Результаты исследований применяются при разработке следующих приложений: интеллектуализации систем промышленной автоматизации, диагностики промышленного оборудования, при компьютерном молекулярном дизайне лекарственных препаратов с заданными свойствами, дистанционном обучении инженерным специальностям людей с ограниченными возможностями зрения.